Análise preditiva em RH: benefícios, modelos e casos de utilização reais

Imagine o seu percurso como candidato a um cartão de crédito. Preencherá um formulário de candidatura e o mutuante analisará os seus dados pessoais. Verificam o seu historial de crédito, verificam se está de acordo com a pontuação de crédito exigida e decidem se aceitam ou rejeitam o seu pedido.

Esta é uma estratégia testada e comprovada que utilizam para determinar a sua capacidade de crédito e que se baseia na análise de dados .

Porquê esta abordagem? O mutuante tem de prever o grau de responsabilidade que terá com o seu dinheiro. Utilizam os dados para estimar se vai cumprir ou não os seus pagamentos com cartão de crédito e calcular o risco que representa para eles. 

E esta é a essência da forma como a análise preditiva funciona em qualquer área de negócio.

Neste guia, vamos aprofundar a análise preditiva em RH, incluindo os muitos casos de utilização e benefícios que traz para uma organização. 

Como é que define a análise preditiva nos RH? 

A análise preditiva utiliza dados actuais ou históricos, algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizagem automática para identificar potenciais resultados futuros. Nos RH, podemos utilizar a análise preditiva para prever o comportamento dos colaboradores com base no desempenho anterior, nos dados demográficos ou noutros factores. Isto ajuda os profissionais de RH a antecipar tendências futuras e a planear em conformidade. 

Como é que a análise preditiva funciona? 

A análise preditiva tem uma base científica, mas, em muitos aspectos, imita o instinto humano natural de aprender com experiências passadas e prever eventos futuros. 

Exemplo 1: Se uma criança for repetidamente castigada na escola por ter a camisa aberta, o ideal é que aprenda rapidamente a fechar a camisa para reduzir a probabilidade de castigos futuros. 

Exemplo 2: Se um representante de vendas se sair bem com uma determinada técnica de vendas, é provável que a aplique repetidamente para maximizar a sua taxa de sucesso. 

A análise preditiva funciona de forma semelhante, mas utilizamos os dados para obter informações significativas em vez de confiarmos no nosso instinto ou intuição. Examina a forma como diferentes factores interagem e identifica padrões históricos para tomar decisões informadas sobre o futuro. 

Análise descritiva vs. preditiva vs. prescritiva nos RH

Existem três tipos principais de análises em RH: descritivas, preditivas e prescritivas.

Eis como as equipas de RH podem utilizar cada uma destas técnicas de análise. 

Análise descritiva 

A análise descritiva analisa dados anteriores para identificar tendências e tirar conclusões sobre o que aconteceu. Os departamentos de RH baseiam-se neste tipo de dados para compreender as tendências em termos de taxas de rotação, dados demográficos e métricas de desempenho dos trabalhadores. 

Exemplo: Analisar estes dados anteriores para determinar as razões pelas quais os empregados abandonam a empresa e utilizar essa informação para desenvolver estratégias de retenção.

Análise preditiva 

A análise preditiva utiliza os mesmos dados para antecipar o comportamento ou os resultados futuros dos colaboradores com base em modelos estatísticos. Os departamentos de RH podem utilizar esta técnica para prever o impacto das iniciativas de RH nos resultados comerciais. 

Exemplo: Digamos que está a planear introduzir um novo programa de reconhecimento dos colaboradores. Pode analisar as correlações anteriores entre elogios ou feedback positivo e um maior envolvimento dos colaboradores e prever melhorias na retenção e produtividade. 

Análise prescritiva

A análise prescritiva vai mais longe, utilizando informações valiosas sobre os dados para fornecer recomendações específicas para alcançar um determinado resultado. Os departamentos de RH podem utilizar a análise prescritiva para identificar áreas que podem ser melhoradas. 

Exemplo: A análise de dados revela que determinadas equipas não estão a atingir os seus objectivos de desempenho; os RH podem utilizar a análise prescritiva para recomendar programas de formação e desenvolvimento para melhorar as competências dos colaboradores.

➡️ Saiba mais sobre como extrair dados significativos para as suas equipas de RH trabalharem com o nosso guia detalhado sobre a análise de pessoas. 

🕵️‍♂️ 6 Casos de utilização da análise preditiva de pessoas nos RH

Se as soluções analíticas preditivas são novidade para si, inspire-se nestas seis formas principais de a análise de números poder apoiar a sua função de recursos humanos. 

Seleção e filtragem de candidatos 

Utilize dados de contratações anteriores para criar um perfil de contratações bem sucedidas e filtre-as com base em factores como o conjunto de competências, o nível de habilitações e a experiência. Depois, utilize estes perfis típicos de colaboradores para informar as suas decisões de contratação e prever o desempenho profissional futuro. Isto garante que as equipas de RH estão a procurar as pessoas certas em cada fase do processo de recrutamento. 

➡️ Saiba mais sobre a forma como estas decisões fundamentais se enquadram na gestão de talentos no nosso guia completo.

Análise do perfil social 

Do mesmo modo, acompanhe as conversas nas redes sociais para identificar padrões na forma como os empregados falam da sua experiência de trabalho na sua empresa. Analise o perfil social da sua empresa em plataformas como o LinkedIn ou o Glassdoor para compreender o sentimento e o envolvimento dos empregados. Este tipo de análise dá uma visão geral da proposta de valor do seu empregador. Pode identificar áreas para melhorar a sua imagem pública. 

Não esquecer: A análise das redes sociais também é essencial para o feedback dos clientes, pelo que vale a pena investir nas ferramentas certas para o ajudar a analisar os pontos de dados e obter informações significativas. 

Análise da reunião 

Analise os dados da reunião para registar as métricas de presença e participação de reuniões anteriores. Estas informações podem determinar quem tem mais probabilidades de contribuir positivamente em futuras reuniões. Isto ajudará as equipas de RH a identificar a dinâmica da equipa e a estabelecer melhores relações com os colegas de trabalho.  

Controlo dos empregados 

O bem-estar dos empregados é um aspeto crucial para os departamentos de RH e podemos utilizar ferramentas preditivas para monitorizar a saúde mental e física dos empregados. Acompanhe pontos de dados específicos, como o absentismo, o gozo de férias, as horas de trabalho e os dados de inquéritos de pulso para obter uma imagem exacta do bem-estar dos empregados e desenvolver iniciativas para resolver os problemas. 

Riscos de retenção e desgaste dos empregados 

Os RH podem compreender melhor quais os trabalhadores que provavelmente abandonarão a empresa e explorar formas de reduzir este risco. 

Exemplo: Analisar os dados de envolvimento dos empregados para revelar padrões na forma como os empregados se sentem em relação ao seu ambiente de trabalho ou funções. Será que estes contribuem para elevadas taxas de desgaste? Antecipe-se à carta de demissão com intervenções oportunas para reduzir a rotatividade. 

Gestão do desempenho 

Descubra se os seus empregados estão a trabalhar conscientemente para atingir os principais KPIs, utilizando dados para acompanhar e monitorizar o desempenho.

A análise das classificações de desempenho, das avaliações de feedback e das estatísticas de conclusão de projectos pode ajudar as equipas de RH a identificar as áreas em que os colaboradores se destacam ou em que necessitam de apoio adicional. 

➡️ Saiba mais sobre como gerir uma organização de elevado desempenho no nosso guia. 

🏆 11 Benefícios da utilização da análise preditiva nos RH

Depois de incorporar a análise preditiva nestes processos-chave de RH, começará a colher os frutos.

Eis onze vantagens importantes que pode esperar.

Decisões mais rápidas e precisas 

Os dados são fundamentais para ajudar as equipas de RH a tomar melhores decisões mais rapidamente. A análise preditiva fornece uma visão imparcial dos pontos de dados dos trabalhadores, permitindo decisões mais informadas e exactas. DIRECTOR EXECUTIVO Matt Teifke explica como a Teifke Real Estate se baseia na análise preditiva: 

"A nossa equipa de RH está a aderir a esta tendência, investindo na tomada de decisões baseada em dados e tirando partido da análise preditiva e da aprendizagem automática para compreender melhor a nossa força de trabalho. Também estamos a explorar a potencial utilização da inteligência artificial (IA) para automatizar determinadas tarefas de RH, como a classificação de grandes quantidades de dados dos funcionários e o fornecimento de feedback mais personalizado."

Menos casos de erro humano 

As informações baseadas em dados permitem que as suas equipas de pessoal antecipem e se preparem para os desafios antes de estes surgirem. Isto reduz o risco de erros humanos dispendiosos.

Melhoria da experiência do candidato 

A utilização da análise preditiva para filtrar os candidatos garante que as equipas de RH apenas entrevistam os indivíduos mais qualificados. Tomarão decisões de contratação mais rápidas, fornecerão dados de feedback aos candidatos rejeitados e melhorarão a experiência geral do candidato.

Melhor gestão dos riscos 

Tomar medidas proactivas para reduzir os riscos para a saúde e a segurança, identificando potenciais perigos e tomando medidas preventivas para os minimizar.

Exemplo: Pode realizar formação de segurança para os funcionários ou atualizar os protocolos de segurança. Utilizar a análise para identificar indivíduos ou grupos de alto risco e fornecer intervenções direccionadas para evitar a ocorrência de incidentes.

Aumento da produtividade 

Utilize os dados dos recursos do projeto ou o feedback dos colaboradores para otimizar os fluxos de trabalho e identificar áreas onde pode incentivar a produtividade. Os dados permitem que as equipas se mantenham no caminho certo com os projectos, fornecendo informações valiosas que melhoram a colaboração, a comunicação e a produção da equipa, resultando em clientes satisfeitos.

Estratégias mais fortes de retenção de funcionários 

Descubra padrões no comportamento dos colaboradores para determinar quais os factores que contribuem para a retenção de talentos. A partir daqui, desenvolverá estratégias como a transparência da remuneração ou oportunidades de progressão na carreira para manter os colaboradores de elevado desempenho empenhados e motivados e parte de uma cultura de trabalho mais sólida.

Previsões exactas das receitas comerciais 

Prever as receitas futuras da empresa através da análise de dados como os custos laborais e as métricas de desempenho dos trabalhadores. A ligação entre estes dois pontos de dados pode oferecer uma visão sobre a forma como as principais decisões empresariais afectam positivamente os resultados.

Estratégia proactiva para os problemas dos trabalhadores 

Analisar os dados sobre o sentimento dos trabalhadores para compreender as questões empresariais subjacentes que afectam os trabalhadores. Ao fazê-lo, as equipas de RH podem conceber estratégias proactivas para resolver quaisquer problemas de insatisfação no trabalho ou de esgotamento.

Decisões estratégicas de atualização de competências e de contratação 

Tentar decidir entre melhorar as competências dos seus actuais talentos ou recrutar pessoas do exterior pode ser uma incógnita. Os dados permitem-lhe criar políticas de pessoal mais estratégicas, tornando mais fácil decidir qual o caminho que terá um impacto significativo na produtividade e na rentabilidade globais. 

Melhoria da cultura da empresa 

Utilize os dados para medir a cultura da empresa e decifrar se os empregados se sentem seguros e capazes de se expressar no seu ambiente de trabalho ou se a sua cultura precisa de ser renovada. Com as informações certas, pode criar iniciativas que promovam um melhor sentimento de pertença e um forte espírito de equipa.

Configuração híbrida consistente 

Criar uma transição perfeita entre o trabalho à distância e o trabalho no escritório, tendo em conta o feedback e as preferências dos colaboradores, pode ser um desafio. Matthew RamirezCEO da Paraphrase Tool, explica, 

"Os ambientes de trabalho híbridos colocam desafios aos gestores, uma vez que estes tentam criar consistência em todos os sectores para os funcionários. Uma tendência que as equipas de RH adoptam é o desenvolvimento de um conjunto coerente de expectativas para os funcionários, independentemente do local onde trabalham. Quer os funcionários trabalhem no escritório ou em casa, é importante que saibam o que se espera deles, como será avaliado o seu desempenho e qual o equilíbrio entre a vida pessoal e profissional."

Ao utilizar a análise preditiva, compreenderá melhor a dinâmica da força de trabalho existente e criará uma configuração híbrida que funciona para todos. 

💼 6 passos para implementar um sistema de análise preditiva de RH bem-sucedido

Os líderes de RH podem utilizar os seis passos seguintes para lançar um sistema de análise preditiva bem sucedido na sua organização.

Definir objectivos comerciais muito claros 

Um roteiro é tudo. Comece por definir os objectivos da sua equipa com a análise preditiva e assegure-se de que estão alinhados com os objectivos gerais da organização. 

Exemplo: Digamos que está a tentar reduzir a rotatividade dos empregados. Estabeleça metas e objectivos claros, como a redução da rotatividade em 10% em três meses, e depois determine as métricas de RH que pretende acompanhar para atingir o seu objetivo. 

Considerar a ética dos dados 

A ética dos dados deve ser uma prioridade no desenvolvimento de modelos de análise preditiva. É essencial ter em conta a privacidade e a segurança dos dados dos colaboradores, assegurando simultaneamente que todas as informações reveladas através da análise de dados não são discriminatórias. Comece por fazer um inventário de dados para compreender as informações que controla. Conforme descrito em"Data-driven HR: How to use analytics and metrics to drive performance" de Kogan Page, Limited:

"Não é possível proteger adequadamente os dados ou praticar uma boa governação de dados se não tivermos a certeza absoluta dos dados que temos. Isto pode ser um desafio para as equipas de RH em particular, porque os dados relacionados com os trabalhadores podem estar alojados em todo o tipo de departamentos e sistemas fora da própria equipa de RH." 

Trabalhe sempre com os seus departamentos de conformidade e equipas jurídicas para compreender as implicações do armazenamento de dados dos trabalhadores e a forma como os processa ou apresenta às partes interessadas. Tenha em atenção que as leis mudam significativamente consoante a sua região ou mesmo de estado para estado nos EUA.

Desenvolver competências analíticas

A sua equipa de RH deve sentir-se confiante no tratamento e interpretação dos dados para tomar decisões significativas. Um artigo da Gallup explica, 

"Os RH ficaram rapidamente atolados com demasiados dados (muitas vezes de nível superficial) e sem orientação suficiente ou correcta. É difícil tomar decisões baseadas em dados e números se não tivermos a certeza do que os números significam."

Se o seu departamento de Recursos Humanos (RH) ainda não está equipado com as competências necessárias, considere a hipótese de contratar um cientista de dados para se juntar às suas fileiras. 

➡️ Saiba como integrar eficazmente um cientista de dados na sua organização. 

Seleccione os seus dados prioritários 

Decida quais os pontos de dados necessários para medir eficazmente os seus objectivos e onde encontrá-los. Os dados de RH dividem-se normalmente nas seguintes categorias: 

• Internos: Dados relacionados com a sua organização, tais como pontuações de envolvimento dos colaboradores. Isto pode ser limitado se precisar de comparar dados com outras organizações.
• Externos: Dados de fontes externas à sua organização - por exemplo, salários, volumes de anúncios de emprego e tendências do sector. 
• Estruturados: Dados que se encaixam perfeitamente numa folha de cálculo, tais como pontuações de aptidão de competências, pontuações de avaliação de desempenho ou taxas de absentismo.
• Não estruturados: Dados que são mais difíceis de categorizar, como conversas por correio eletrónico, publicações nas redes sociais, vídeos, ficheiros de áudio, imagens de CCTV ou avaliações de clientes. 

Considere que tipo de dados é essencial para atingir os seus objectivos comerciais a longo prazo e, em seguida, elabore uma estratégia para os extrair e analisar. Por exemplo, algumas organizações utilizam a análise de sentimentos baseada em IA para analisar os e-mails e as conversas nas redes sociais.

Decidir onde armazenar os seus dados 

Depois de ter decidido quais os dados a registar, é essencial considerar a melhor forma de os armazenar. Se já utiliza um HRIS, esta pode ser uma solução óbvia. Caso contrário, terá de encontrar um repositório seguro para os seus dados - por exemplo, um lago ou armazém de dados - para garantir que só estão acessíveis a quem precisa deles. Considere as vantagens (e desvantagens) de armazenar os seus dados na nuvem ou no local. 

Não se esqueça: Organize e limpe regularmente os seus dados para garantir a exatidão e a coerência.

Desenvolver um modelo de previsão 

Trabalhe com um cientista de dados para escolher um modelo preditivo adequado para a sua organização a partir de uma das seguintes opções:   

• Modelo de classificação: Este modelo gera uma previsão simples de Sim/Não sobre a probabilidade de algo acontecer; por exemplo, será uma contratação bem sucedida?
• Modelo de previsão: Utilize este modelo versátil para prever eventos futuros, tais como taxas de desgaste ou volume de negócios.
• Modelo de agrupamento: Este modelo identifica grupos de objectos ou indivíduos semelhantes, permitindo-lhe identificar potenciais problemas e oportunidades.
• Modelo de anomalias: Este modelo procura anomalias nos seus dados que possam significar oportunidades ou problemas. 
• Modelo de séries cronológicas: Este modelo prevê valores futuros com base em tendências passadas. Utilize-o para identificar potenciais preferências dos colaboradores ou alterações de sentimentos ao longo de um período.
• Árvore de decisão: Constrói uma série de perguntas do tipo sim/não em forma de árvore com base em dados introduzidos. Utilize-a para identificar potenciais riscos ou probabilidades. 
• Rede neural: Esta rede detecta padrões através da ligação de diferentes tipos de dados. Utilize-a para personalizar estratégias de RH ou criar condutas de talentos.
• Modelo linear geral: Este modelo identifica relações entre múltiplas variáveis e é ideal para identificar correlações. 
• Modelo de gradiente aumentado: Este modelo combina vários modelos fracos para criar um mais forte. Utilize-o para prever a satisfação dos trabalhadores ou o potencial de desempenho. 
• Modelo profeta: Este modelo prevê eventos futuros, especialmente quando existe uma componente sazonal, como a medição da produtividade durante a época de férias. 

🏢 3 Exemplos concretos de empresas bem sucedidas que tiram partido do poder da análise preditiva 

O Google prevê a qualidade do aluguer 

Há muito que a Google tinha tentado diferentes estratégias de recrutamento, incluindo centrar-se na experiência educacional ou pedir aos candidatos que completassem puzzles complexos. Mas ficaram desiludidos com os resultados. Os candidatos que contratavam não tinham competências de equipa e não possuíam os atributos necessários para serem bem sucedidos na organização. 

Em vez disso, o gigante dos motores de busca concentrou-se em contratar os melhores candidatos do sector e mantê-los lá. No entanto, o seu sistema inicial consumia muitos recursos, pelo que mudaram para um processo de contratação preditivo baseado numa meta-análise de Frank Schmidt e John Hunter sobre a forma como as avaliações prevêem o desempenho. Esta abordagem baseada em dados inclui a utilização de amostras de trabalho, entrevistas estruturadas com perguntas consistentes e testes de capacidade cognitiva. 

Em Work Rules: Insights from Inside Google That Will Transform How You Live and Lead, Laszlo Bock explica como funcionam estes testes, 

"São preditivos porque a capacidade cognitiva geral inclui a capacidade de aprender, e a combinação de inteligência bruta e capacidade de aprendizagem fará com que a maioria das pessoas tenha sucesso na maioria dos empregos."

A Google reduziu o tempo despendido no recrutamento em 75% e beneficia de uma melhor qualidade de contratação. 

BestBuy extrai dados de envolvimento para prever receitas 

A BestBuy, um retalhista de produtos electrónicos, utilizou a análise preditiva para determinar a correlação entre o envolvimento e as vendas da loja. A sua análise revelou que um mero aumento de 0,1% no envolvimento poderia levar a um aumento notável de 100 000 dólares nas receitas por loja.

Como resultado desta descoberta significativa, a BestBuy começou a medir regularmente o envolvimento e identificou os factores que o impulsionam. Ao fazê-lo, a BestBuy pôde implementar estratégias de RH que aumentaram o empenhamento e as receitas da loja. 

O Credit Suisse identifica as tendências de desgaste dos trabalhadores 

O Credit Suisse analisou os dados de rotatividade dos empregados para identificar as principais razões que levaram os seus empregados a despedir-se. Para resolver os seus problemas de retenção, os gestores de linha analisaram os dados cegos. Além disso, receberam formação especializada sobre a forma de dissuadir os trabalhadores com melhor desempenho de procurarem trabalho noutro local.

Este projeto preditivo foi considerado um sucesso depois de poupar ao banco de investimento 70 milhões de dólares em custos de recrutamento e integração por ano. 

Saiba mais sobre exemplos incríveis de estratégia de pessoas no terreno aqui. 

➡️ Recolher e analisar dados significativos com a Zavvy

A análise preditiva assenta em informação de qualidade, que começa com métodos de recolha de dados robustos. A Zavvy oferece uma seleção de ferramentas para apoiar a sua organização com visão de futuro e criar experiências positivas para os funcionários. 

• Análise: visualize os dados importantes através dos nossos painéis de controlo personalizáveis. Filtre os principais dados, incluindo estatísticas de remuneração, datas de contratação, taxas de desgaste, informações demográficas e estatísticas de gestores.  
• Inquéritos de pulso: Consulte regularmente os seus empregados para detetar tendências e sentimentos e tomar medidas em relação a oportunidades ou problemas. 
• Feedback do desempenhorecolher e avaliar dados sobre ciclos de revisão, progresso de desenvolvimento e KPIs individuais
• Integração: analise a rapidez com que os seus novos membros se instalam e se tornam produtivos. 
• Gestão da aprendizagemCompreender até que ponto os seus formandos estão empenhados nos materiais de formação e no conteúdo dos cursos e se estão a fazer progressos substanciais em relação aos seus objectivos de desenvolvimento. 

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❓ FAQs

Veja algumas das perguntas mais frequentes sobre a análise preditiva nos RH.

Há alguma técnica de análise recomendada que possa ser utilizada na análise preditiva de RH?

Estão disponíveis várias ferramentas e técnicas de análise preditiva para os departamentos de RH, como a análise de regressão, os algoritmos de aprendizagem automática e a extração de texto. Os algoritmos de aprendizagem automática são úteis para analisar grandes conjuntos de dados. Ao mesmo tempo, a extração de texto pode ajudar a identificar padrões nos comentários ou inquéritos dos empregados. 

Porque é que a análise preditiva é importante para os RH? 

Utilizando previsões baseadas em provas e informações accionáveis, os RH podem identificar áreas onde devem concentrar os seus esforços e potenciais problemas que possam surgir da rotatividade dos trabalhadores ou dos níveis de envolvimento. Além disso, os departamentos de RH podem utilizar a análise preditiva para compreender melhor a sua força de trabalho, identificar áreas de melhoria e criar experiências mais gratificantes para os colaboradores. 

O que se entende por análise preditiva? 

A análise preditiva é um tipo de análise de dados que utiliza dados históricos para prever resultados futuros. As organizações podem utilizar a análise preditiva para se prepararem melhor para futuros desafios e oportunidades, comparando as tendências actuais e passadas. A análise preditiva pode ser utilizada em vários sectores, desde as finanças aos cuidados de saúde, para ajudar as organizações a tomar decisões baseadas em provas e a melhorar o desempenho. 

Quais são as 4 etapas da análise preditiva? 

As quatro etapas da análise preditiva são a recolha e organização de dados, o desenvolvimento de modelos, a avaliação e validação e a implementação.

1. A recolha de dados envolve a recolha de informações relevantes, como o comportamento dos clientes ou os padrões de emprego. 
2. O desenvolvimento de modelos envolve a criação e utilização de um modelo de previsão para fazer previsões exactas. 
3. A avaliação e a validação referem-se ao teste do modelo para garantir a sua exatidão e fiabilidade.
4. A implementação consiste em colocar o modelo em produção para que os decisores o possam utilizar. 

O que são métricas de análise preditiva de RH?

As métricas de análise preditiva de RH são pontos de dados que podemos utilizar para medir e analisar o desempenho dos colaboradores. Estes podem incluir taxas de rotatividade, níveis de envolvimento ou satisfação no trabalho, entre outros.